人工智能作为一种新兴技术，是新药研发实现降本增效的重要方式之一，人工智能 + 新药研发已成为中国医药企业加速创新转型的重 要驱动力。对国内外相关文献和资料进行检索和归纳，重点分析人工智能在新药研发领域的应用模式，总结开展人工智能应用的企业主体 及应用场景，探究我国人工智能赋能新药研发面临的主要挑战。 当前，新药研发面临着成本高企、收益率下降的双重困境。新药研发具有技术难度大、投入资金多、研发风险大、回报率高和研发周 期长等特征，随着疾病复杂程度的提升，新药研发难度和成本迅速增加，全球新药研发成功率呈明显下降趋势。
2019 年，艾昆纬 （IQVIA）发布报告 [1] 指出，新药从临床试验开始到研发结束的平均开发时间在过去 10 年里增加了 26%，2018 年达到 12.5 年；新药开 发成功率不断下降，2018 年降至 11.4%。据 Nature 杂志报道，新药研发成本快速增长，2018 年开发的平均成本约为 26 亿美元 [2]。新药 投资回报率不断下滑，德勤发布的报告显示，2017 年全球前 12 大制药公司的研发投资回报率仅为 3.2%，较 2010 年的 10.3% 下降 7 个百 分点 [3]。
人 工 智 能（artificial intelligence，AI） 的 发 展，为新药研发带来了新的技术手段。通过机器学习（machine learning，ML）、 深 度 学 习（deeplearning，DL）等方式赋能药物靶点发现、化合物筛选等环节，大大提升了新药研发的效率，为降本增效提供了可能 [4]。应用 AI 技术，可缩短前期研发约一半时间，使新药研发的成功率从当前的 12% 提高到 14%，每年为全球节约化合物筛选和临床试验费用约 550 亿美元 [5]。 提升新药研发效率，对加快开发临床需求未被满足的创新药物，助力药企抢占“best-in-class”和“first-in-class”药物市场的机遇窗口 期，从而提升药企全球竞争力具有重要意义。AI 技术作为提升新药研发效率的重要驱动力量，正在加速对新药研发各环节的渗透 [6]。本 文通过对 AI 技术、AI 赋能新药研发应用场景，以及应用 AI 技术的企业主体进行总结梳理，并展望 AI 技术未来发展趋势，为 AI+新药研 发提供思路与参考。
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